居里夫人（玛丽亚·居里 ）发现镭、钋元素并开创了放射性研究的理论，罗莎琳·富兰克林帮助识别并阐明了DNA的结构，吴健雄用β衰变实验证明了在弱相互作用中的宇称不守恒，屠呦呦从中国草药青蒿中提取出能抗击疟疾的青蒿素……
她们身处不同时代，但抱有同样不屈不挠、积极勇敢的科研精神，不畏惧外界的流言蜚语，也不为内心的怀疑打败。没有人同行，就化为先驱，毅然踏出第一个脚印；不被人理解，就埋首书本、潜心钻研，以脚踏实地的务实态度，终在自身耕耘的领域取得一番不凡成就；没有资源支持，就自制仪器、四处求教，以近乎固执的勤勉填补条件的匮乏。她们留下的，不只是定理与发现，更是跨越偏见与局限仍坚持向前的科研意志。
在三八妇女节即将到来之际，我们邀请了三位微软亚洲研究院的女性研究员，与科学史上的先驱展开一场对话——关于真理，关于传承，也关于此刻。
玛丽亚·盖特纳·阿涅西（Maria Gaetana Agnesi）× 王韵
玛丽亚·盖特纳·阿涅西（Maria Gaetana Agnesi），18世纪意大利数学家，精通七国语言，20岁出版《分析讲义》奠定微积分教科书基础。她本可凭借才华名满欧洲，却在父亲去世后选择投身慈善，照料贫困病患。那条著名的”阿涅西箕舌线”以她命名，却鲜有人知她后半生远离学术的选择。女性追求真理的道路，从来不只是科研本身的艰难。
王韵，微软亚洲研究院高级研究员，她的研究主要关注媒介如何作为一种基础结构，塑造人类的理解、表达、创造与协作方式，并进一步探索 AI 作为一种底层能力融入时，媒介与知识工作的基本形态如何发生变化。
阿涅西（AI扮演）：在我的时代，女性能够系统学习数学本就罕见。我在烛光下写下《分析讲义》，既是在追逐真理，也是在为女性争取一席之地。在你们的时代，女性走进数学的世界，这条路是否更为从容？
王韵：比起你的时代，我们确实从容得多。今天的女孩可以从小学习数学，可以进入顶尖大学，可以成为研究者、教授、科学家。比如我所在的微软亚洲研究院，女性研究者并不是一个“被特别提起”的存在。我们自然地参与讨论、主持项目、带学生、提出方向。会议室里争论的是问题本身，而不是谁有没有资格坐在那里。这是实实在在的进步。
但从容，并不等于轻松。科研的节奏越来越快，所有人都在被一个加速的系统推动前行。对女性来说，虽然门已打开，但如何在这个高速体系里长期稳定地走下去，仍然需要额外的耐力。
很多压力并不来自显性的限制，而来自时间的分配、角色的平衡，以及对“持续产出”的期待。有时我会觉得，我们这一代女性面对的难题，不再是“能不能进入数学领域”，而是“如何在持续加速中保有自己的节奏”。
不过，也正因为时代的变化，我们拥有了新的机会。AI正在重塑知识生产的方式，旧有路径正在松动，新问题不断出现。在这样的时刻，性别未必是决定性的变量，反而视野、判断力，以及长期思考的能力变得更加重要。
阿涅西（AI扮演）：我在巅峰时离开，并不是放弃真理，而是把对它的坚持，带进了另一条人生路径。在你们的时代，一位女性研究者能否在不同阶段拥有自己追求真理的自由选择？
王韵：我很喜欢“把坚持带进另一条路径”这个说法。今天，我们的确拥有更多选择。有人在学术界深耕，有人进入产业界研究，有人转向公共议题、教育或社会实践。路径比过去丰富得多，但现实依然复杂。
科研体系强调连续性，强调轨迹的稳定。如果中途停下来，哪怕是为了身体、家庭、或重新思考方向，都会在履历上留下痕迹。女性往往更容易在这些阶段受到放大审视。
不过，我慢慢意识到，真正的自由或许并不是“有没有代价”，而是“是否可以清醒地承担代价”。如果一个人把研究训练带到新的领域，无论是产业、社会实践，还是新的交叉学科，那未必是离开真理，而可能是让真理换一种形态继续存在。
在AI逐渐参与知识生产的今天，整个社会开始接受更丰富的价值承载方式。真正稀缺的，不再只是产出本身，而是判断力，是对长期方向的感知，是在不确定中保持清醒的能力。这些能力，并不局限在某一个岗位或头衔里。
或许每一代的女性，都在自己的时代里，一边享受进步，一边面对新的复杂。不同的是，我们今天可以公开谈论这些复杂，而不必在烛光下独自承担。
王韵：你当年选择离开学术界，投身慈善，很多人会把这视为“放弃”或“牺牲”。在我们这个时代的科研评价体系中，中断或转向也容易被解读为“撤退”。如果一位年轻的研究者面临在学术成就与社会责任、在持续产出与内心召唤之间选择的情况，你会如何建议他思考“退出”这件事？
阿涅西（AI扮演）：父亲离世期间，我看着那些贫困病患，突然明白，如果真理不能服务于人的苦难，那它不过是贵族客厅里的装饰品。所以我更换了与真理的相处方式。
其实，真正的中断只有一种，那就是中断与自己内心的诚实对话。我在修道院照料病人时，仍在思考数学的结构；我在分发粥食时，也在观察苦难中的规律。后来人们只记住那条以我为名的曲线，却忽略了我用二十年学会的另一件事——数学描述的是变化，而人生也是变化的积分。
如果年轻的研究者问我，我会说，不要恐惧履历上的空白，要恐惧的是灵魂的空白。科研体系追逐连续性，但真理本身不介意你以何种节奏接近它。无论你身在何处，都要保持专注。那种专注可以献给数学，也可以献给需要帮助的人。当你回望时，你会发现那些看似断裂的片段，其实构成了更完整的曲线，那是你人生的曲线。
阿达·洛芙莱斯（Ada Lovelace）× 陈楠
阿达·洛芙莱斯（Ada Lovelace），诗人拜伦之女，选择用数学作为反抗命运的武器。1843年，她为分析机写下世界上第一个算法，预言计算机将”谱曲、绘画、创造”。她是数字时代的先知，但生前却饱受病痛与流言困扰。当世人只记得她是”拜伦的女儿”时，她早已在笔记中写下了计算机时代的源代码。
陈楠，微软亚洲研究院研究工程师，她的研究方向聚焦于大语言模型等AI技术驱动的人机交互新形态，探索 AI 如何助力人类更高效地理解信息、表达想法及开展创造性工作。
Ada（AI扮演）：我写下第一个算法时，就曾想象机器有一天能够谱曲、绘画。在我的时代，这样的想象近乎疯狂。今天，你们已经让机器可以理解自然语言、可以进行创作，甚至让更多人能够编写软件。在攀登科学高峰这条艰难的道路上，支撑你继续前行的力量是什么？你还想解决什么问题？
陈楠：支撑我前行的是让技术真正增强人类能力的信念。此前，我研究代码助手是否能帮助使用屏幕阅读器的盲人程序员学习并完成编程任务。我惊喜地发现，他们如今已能借助AI完成过去较难实现的界面开发工作。但我也注意到，他们在学习和适应这些先进系统时仍面临不少挑战，于是我开始思考并设计方法，以帮助他们更好地掌握这些新的工具。最近，我的关注点延伸到了信息理解与整理方向，希望在信息快速增长、不断变化的环境中，帮助人们更高效地把握要点、提炼洞察，并基于这些洞察做出更明智的决策。
我期待AI成为人的认知延伸。它能够理解人、服务人，并与人类协作完成复杂任务。它不仅提供答案与可理解的推理，更能够以可控的方式引导探索过程，让每个人都能按照自己的节奏自由思考、发现问题并提出创新，从而让科技真正成为人类能力的放大器。
Ada（AI扮演）：若在我的时代，也能有女性前辈告诉我“这条路你可以走”，或许我会少一些犹豫和怀疑，或许也会有更多女性加入。我相信，在新时代一定有很多女性想要或者正在积极探索编程与人工智能的世界。倘若有志于学术的女性向你求教科研心得，你会对她们说些什么？又会对第一次写下代码的自己说什么？
陈楠：我会对他们说：科技的世界属于每一个有好奇心的人，性别从来不是界限。在学习编程和人工智能的过程中，你可能会遇到挑战和挫折，但不要让怀疑和偏见阻挡你的尝试。勇于动手、勇于提问、勇于犯错，这些经历会让你逐步掌握技能，也会让你找到自己的声音。你的创造力和独特视角，是科技进步不可或缺的力量。
其实，为了激励、启发和帮助心怀科技梦想的女生们走得更快更远，并为她们提供切实的支持，微软亚洲研究院从 2016 年起就启动了一个以你的名字命名的活动 Ada Workshop。活动上，优秀的女性前辈们会分享自己的成长经历，展现女性在驱动科技创新中的独特价值，并解答年轻人的困惑。3月下旬，我们将以Ada Open Day的新形式继续开展这一活动，希望能让更多对科技充满好奇的年轻女性走近科研、坚定自己的方向。
如果要对第一次写代码的自己说些什么，我会告诉自己：不用追求完美。每一次尝试都是学习和积累的机会，迈出的每一步都会为后续的突破打下基础。相信自己的兴趣和能力，勇敢探索未知，你会发现技术不仅能帮你理解世界，也能让你创造、表达和连接更多可能。
陈楠：你曾预言机器可以谱曲、绘画、创造。今天的AI确实在生成音乐、图像、代码等方面都表现出色，甚至还可以参与科学研究了。但我也观察到，当人们使用这些工具时，真正的挑战往往不是“让机器做什么”，而是“人如何与机器共同思考”。在你看来，机器的“创造”与人类的创造，边界在哪里？或者说，你希望看到人与机器以怎样的关系共存？
Ada（AI扮演）：我当年在分析机的笔记中写下那些算法时，想的从来不是让机器取代人的思考，而是让机器成为思维的延伸，就如同望远镜延伸了眼睛，分析机将延伸人的推理能力。
边界在哪里？我想，机器可以执行规则、组合符号，甚至生成看似新颖的模式，但“为何而创造”、“创造之于人的意义”，这些问题始终都需要人类自己来回答。我一生都在与病痛和偏见抗争，深知人的脆弱与坚韧。机器不会懂得在困境中坚持的价值，不会理解一首诗为何让人流泪，也不会明白我们为何仰望星空。
我希望看到的关系，是机器承担繁复的计算，让人类得以保留最珍贵的东西：提问的勇气、审美的直觉，以及在不确定中依然选择相信的能力。你们这代人面临的真正课题，或许不是让机器变得更像人，而是在机器越来越强大的时代，让人更像人，保持好奇，保持怀疑，保持对意义的追问。
我写下第一个算法时，世界还没有准备好理解它。而今天，世界准备好了，你们准备好了吗？
王贞仪 × 王乐文
王贞仪，清朝天文学家、数学家，25岁写下《月食解》解释月食成因。在那个”女子无才便是德”的年代，她女扮男装去私塾听课，用简陋仪器观测星象，一生著述64卷，却直到离世后才被世界知晓。她是走在时代太前面的人，孤独是因为无人同行。
王乐文，微软亚洲研究院高级研究员，她致力于推动AI技术在金融行业的创新发展，研究方向包括强化学习及大模型技术在金融领域的应用与实践。
王贞仪（AI扮演）： 在我的年代，女子读书已属罕见，更遑论观测天象、著书立说。我常在夜半登楼观月，抄录星象，身边少有人能谈论这些问题。那时的孤独，并不只是求学之路艰难，更是无人理解你为何执意仰望星空。在你们的时代，当女性投身科研，还会感到孤独吗？如果会，那份孤独与我当年的孤独，有什么不同？
王乐文： 还是会的，但我体会到的不是因性别偏见带来的“被禁止”的孤独，而是站在未知边界时的一种孤独。基础研究本身就是走在人类认知最前沿的道路，很多时候没有现成答案，需要我们在不确定中慢慢摸索方向。
想到你夜观月食的画面：月光被遮蔽的那一刻，天地仿佛更暗了，但也正因如此，你才能更专注地去看清影子是如何移动、规律从何而来。我们做AI研究也类似——当证据还不充分、模型仍在摇摆、结论尚未站稳时，那种“暗下来的时刻”最容易让人感到孤独，但那时往往也是离真相最近的时刻。
不过，我很庆幸自己在微软亚洲研究院进行科研工作。在这里，我可以很自然地找到来自不同背景的同伴一起推演问题。跨地区、跨团队、跨行业的合作很日常，总有人能从另一个角度给你一点光，让你知道自己并不是独自在黑暗中前行。
有时候，科研的孤独并不是因为没有同伴，而是因为你正在比别人更早一步看见问题。
王贞仪（AI扮演）：当年我研究月食时，既无良师可问，也无同道可议，只能凭借观测与推算反复求证。久而久之，我渐渐明白，求真之路往往要先独行，才可能有人随后而来。你们今天所走的，也是尚未被完全照亮的前沿之路。当一个人走在这样的道路上，既要忍受寂静，也要承担不确定。你是如何在孤独之中保持志向不移的？又如何让原本只有一人的探索，逐渐变成一群人的事业，让更多人愿意加入这条尚未铺好的路？
王乐文： 为了不失其志，我通常会把看似宏大的问题拆解成可以快速验证的一小步。与其盯着遥远的终点，不如先把“下一步能落地的实验”做好，用持续、确定的进展，对抗前沿研究天然的不确定感。
而为了让更多人愿意同行，我会尽量把研究过程写清楚、讲明白——不仅是给出一个最终结论，而是把推理路径、失败尝试、证据边界都完整记录下来。这样后来者就能复现、能接力、能在同一套证据体系上继续推进。
其实，前沿研究的孤独感会一直存在，但如果你在一个多元、包容、强协作的环境里，那么它更像是一种安静的专注，而不是无人同行的无助。真正让前沿研究走得更远的，从来不是某一个“天才的瞬间”，而是一群人接力完成的长期求证。
王乐文：你当年写《月食解》，不只是给出了一个结论，而是把“为什么会月食”变成了一条可复验、可传播的推理链：谁遮住了谁、光路如何走、哪些观测现象应该随之出现。在我们今天做产业AI时，我最怕的不是模型不够强，而是模型强到让人失去警惕、把相关当因果、把短期有效当长期规律。如果请你用《月食解》的方法论给我定一个“上线前的证据标准”，我必须拿出哪些证据，才能证明这个模型值得进入真实世界，并且在出错时不至于造成危害？
王贞仪（AI扮演）：这让我想起当年写《月食解》时的自问：若后人按我的方法观测，能否复现同样的结果？若不能，便是妄言。
于你今日之模型，我认为有三条铁律：
其一，因果之证，须如日月之轨。月食之所以可预测，在于我确知地球、月球、太阳三者的相对位置与运动规律。你的模型若“因A故B”，那必须能剥离混淆变量，证明非A则B不存。若只能展示相关，便如观云猜雨，偶中不足为凭。
其二，边界之明，须如食分可度。我当年详细记录了月食的起止时刻、食分大小、可见地域，正因深知天象有疆界。你的模型必须在何种数据分布下有效？遇到何种分布偏移必然失效？这些“不可见之地”须事先标出，不可等到酿成大祸后方知雷池。
其三，可复现之链，须如观测可传。我留下的不只是结论，还有仪器制法、观测步骤、计算推演。你的模型从数据清洗到参数设置，从训练环境到随机种子，须处处留痕。他人持同样材料，应得同样结果；若不能，便并非得出科学真理的正确途径。
最后赠你一言：模型若靠数据偏倚、标签噪声或评测漏洞换来“优异”，便如借月影冒充月食，一时炫目，终将贻笑。上线前的最后一问，应如我对镜自问：若此刻便有同好来验，我敢不敢、能不能、愿不愿将一切和盘托出？敢，便可放行；不敢，便回炉重铸。
真理从不赶路，祸者，往往是赶路的谎言。
阿涅西的曲线，Ada的代码，王贞仪的月光——她们点燃的烛光，如今汇聚成星河。
众多女性科研工作者，正接过这束光，照亮身处的这个世纪和下个百年。
愿每一位科研女性，都能在自己的时区里，找到属于自己的春天。
祝大家三八妇女节快乐！
Artificial intelligence